从苍蝇到机器人：小型四旋翼飞行器的倒飞着陆与动态栖停

倒飞着陆是许多动物飞行者的常规行为。然而，掌握这一技巧对机器人飞行器来说是一个相当大的挑战，尤其是执行带有快速身体旋转（或翻转）并抵抗重力的动态栖停。苍蝇的倒飞着陆表明，光流感知与精确触发和控制身体翻转密切相关，从而产生多种成功的着陆行为。基于这一知识，我们旨在通过开发一种适用于任意天花板接近条件的控制策略，在小型四旋翼飞行器中复制苍蝇的着陆行为。首先，我们在仿真中使用强化学习来优化离散的感觉-运动对，覆盖广泛的天花板接近速度和方向。接下来，我们将感觉-运动对转换为连续增广光流空间中的两阶段控制策略。该控制策略包括第一阶段翻转触发策略（使用一类支持向量机）和第二阶段翻转动作策略（实现为前馈神经网络）。为了将倒飞着陆策略迁移到物理系统，我们利用领域随机化和系统辨识技术进行零样本仿真到现实的迁移。结果，我们成功地在小型四旋翼飞行器中实现了一系列鲁棒的倒飞着陆行为，模拟了在苍蝇中观察到的行为。